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제가 현재 준비하고 있는 다음 강좌에 나오는 내용과 상당히 비슷한 내용을 질문주셨습니다. 일단 질문에 대한 답부터 간단히 해보면 가능은 합니다만 본인의 활용 능력에 좌우되리라 생각됩니다.

말씀하신 프로젝트의 전체적인 로직을 대강 보면 머신러닝 학습 >> 모델 파일  생성 >> 배포 의 과정으로 보입니다. 여기서 배포의 기능에 사용자가 이미지를 업로드 하면 해당 이미지를 벡터화 해서 이 데이터를 모델 파일에 적용하여 결과를 산출(predict)해야 하는걸로 보입니다. 이런 기능은 아무래도 정적페이지에서는 구현하기 힘들걸로 보입니다. 쉽게 예를 들면 사용자가 업로드한 이미지의 데이터를 변수라고 생각했을때 정적페이지에서는 변수를 사용할 수가 없습니다. 페이지의 모든 내용이 상수값이라고 보면 됩니다.

배포의 과정(웹사이트)만 생각해본다면 웹사이트 동작 시작시 위에서 만들어낸 모델파일을 읽은 후 예측가능한 준비까지 하는데 여기서 또 생각해볼게 만약 위의 얼굴인식 모델을 텐서플로우 같은걸로 구현했을때 웹서버의 하드웨어가 지원을 하느냐도 생각해봐야 합니다. 물론 GPU 대신 CPU를 사용한다 하더라도 얼굴인식 데이터모델셋의 규모가 컸을경우 예측했던 시간을 초과할 수 있는 경우도 생기게 됩니다. 물론 이런경우 요즘은 가상화플랫폼 서비스의 종류가 많기에 큰 문제는 되지 않을수 있습니다만 비용이 발생하게 됩니다.

해당강좌는 기본적으로 파이썬으로 어떻게 웹사이트를 만드는지 그리고 그걸 어떻게 서비스하는지에 대한 전체적인 내용을 다루고 있습니다. 따라서 질문하신 내용을 적용하려면 웹페이지 구현에 대해 어느정도 이해를 해야만 본인의 입맛에 맞게 기능을 구현하고 사이트 구축이 가능하리라 생각됩니다. 물론 말씀하신 기능만 생각했을때는 한페이지에서 모두 처리가 가능할것으로 사료됩니다만..

도움이 되셨길 바라며 더 궁금하신 사항있으시면 질문주시기 바랍니다.

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이미 만들어보신적이 있다면 충분히 응용 가능하시리라 생각됩니다. ^^

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아, 넵 알겠습니다! 감사합니다. 기본적으로 웹에 대한 이해는 저번에 사이트를 만들어봐서 이해를 하고 있습니다만, 파이썬으로 웹페이지를 만들어보질 않아서 flask와 django에 대한 개념도 거의 모르는 상태라 그래도 일단 한번 들어봐야겠네요. 

다음강좌를 기대해야겠네요. 답변 감사드립니다